Peri‐transplant glycaemic control as a predictor of pancreas transplant survival
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The relationship between peri-transplant glycaemic control and outcomes following pancreas transplantation is unknown. We aimed to relate peri-transplant glycaemic control to pancreas graft survival and to develop a framework for defining early graft dysfunction. METHODS: Peri-transplant glycaemic control profiles over the first 5 days postoperatively were determined by an area under the curve [AUC; average daily glucose level (mmol/L) × time (days)] and the coefficient of variation of mean daily glucose levels. Peri-transplant hyperglycaemia was defined as an AUC ≥35 mmol/day/L (daily mean blood glucose ≥7 mmol/L). Risks of graft failure associated with glycaemic control and variability and peri-transplant hyperglycaemia were determined using covariate-adjusted Cox regression. RESULTS: We collected 7606 glucose readings over 5 days postoperatively from 123 pancreas transplant recipients. Glucose AUC was a significant predictor of graft failure during 3.6 years of follow-up (unadjusted HR [95% confidence interval] 1.17 [1.06-1.30], P = .002). Death censored non-technical graft failure occurred in eight (10%) recipients with peri-transplant normoglycaemia, and eight (25%) recipients with peri-transplant hyperglycaemia such that hyperglycaemia predicted a 3-fold higher risk of graft failure [HR (95% confidence interval): 3.0 (1.1-8.0); P = .028]. CONCLUSION: Peri-transplant hyperglycaemia is strongly associated with graft loss and could be a valuable tool guiding individualized graft monitoring and treatment. The 5-day peri-transplant glucose AUC provides a robust and responsive framework for comparing graft function.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».